Calidad del agua en el área regadía del Río Mendoza (Argentina)

El río Mendoza conforma el oasis norte que es el más importante de la provincia. El crecimiento urbano ha avanzado sobre áreas originalmente agrícolas, rodeando la red de canales y desagües, que también recibe los desagües pluviales urbanos, producto de tormentas convectivas. La actividad antropogénica utiliza el recurso para bebida, saneamiento, riego, recreación, etc., y vuelca sus excedentes a la red, contaminándola. Para conocer la calidad del agua de esta cuenca se seleccionaron, estratégicamente, 15 sitios de muestreo: 3 a lo largo del río y a partir del dique derivador Cipolletti (R_I a R_III), 5 en la red de canales (C_I a C_V) y 7 ubicados en los colectores de drenaje (D_I a D_VII). Se realizaron los siguientes análisis físico-químicos y microbiológicos; en el río y en la red de canales: conductividad eléctrica, temperatura, pH, aniones y cationes (cálculo de RAS), oxígeno disuelto (OD), sólidos sedimentables, demanda química de oxígeno (DQO), bacterias aerobias mesófilas (BAM), coliformes totales y fecales y metales pesados. En la red de drenaje sólo se realizaron los cuatro primeros. Los resultados de los análisis, se incorporaron a una base de datos y se sometieron a un análisis estadístico descriptivo e inferencial. Este último consistió en la aplicación de diversas pruebas en busca de posibles diferencias entre los sitios de muestreo, para cada variable respuesta, a un α = 0.05. Se realizó el análisis de la varianza de efectos fijos y de efectos aleatorios y se probaron los supuestos de homocedasticidad y de normalidad de los errores. En el caso de violación de los supuestos, se utilizó la prueba de Kruskal- Wallis. Se compararon los siguientes sitios de muestreo entre sí: ríos, R_I-canales y drenajes. Se concluyó que hay un aumento significativo de la salinidad y la sodicidad en R_II, que los cambios de calidad ocurridos entre R_II y R_III podrían deberse al aporte de otras aguas. Con respecto a la comparación de los parámetros entre la cabeza del sistema (R_I) y la red de canales se puede decir que los aportes realizados por los escurrimientos urbanos ubicados hacia el oeste del canal Cacique Guaymallén, sumados a los vuelcos de Campo Espejo (detectados en C_II), incrementan significativamente la salinidad (+55 %) y sodicidad del agua (+95 %) respecto del punto R_I, aunque el valor de sodicidad sigue siendo bajo. También se han encontrado incrementos de salinidad (+80 %), de DQO (+1159 %) y BAM (+2873 %) con lógica disminución de OD (-58 %) en el punto C_V (canal Auxiliar Tulumaya) respecto del punto R_I, ocasionados por aportes urbanos (Gran Mendoza) sumados a la carga contaminante del canal Pescara. Los metales pesados no presentan grandes diferencias entre sitios de muestreo.

Estimación de escenarios de contaminación por coliformes fecales en una microcuenca de la Pampa Ondulada de Argentina mediante el empleo de un modelo predictivo

Se evaluó la dinámica de contaminación biológica en una microcuenca con uso ganadero de la Pampa Ondulada de Argentina, mediante el coeficiente de partición bacteriano (BactKdQ) del modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool). Se simularon escenarios de contaminación para dos cargas ganaderas (0,5 y 1 equivalente vaca por ha), utilizando dos valores de BactKdQ: el propuesto por el SWAT (175 m3 Mg-1) y uno real medido in situ (10 m3 Mg-1). Para el escenario real se corroboró la íntima relación entre los eventos de precipitaciones - escurrimientos y la contaminación biológica de los cursos de agua. Los valores reales de BactKdQ, aún siendo bajos, incidieron de forma significativa en la dinámica de transporte de coliformes fecales. Por ende, es de interés la inclusión de parámetros como el BactKdQ medidos localmente y no de aquellos que el modelo SWAT incluye por defecto. Además, se pudo observar una importante concentración de coliformes fecales en la microcuenca, señalándola como un ambiente de alto riesgo de contaminación biológica, ya que para esta aplicación del SWAT todos los niveles guías fueron sobrepasados. Este trabajo destaca la relevancia de la utilización de modelos computacionales como soporte de decisiones productivas y ambientales.